更新: 2026-02-15監修: 伊東 雄歩
エルエルエムオー / Large Language Model Optimization
LLMO
生成AI(大規模言語モデル)に理解・引用されやすい形に情報を整える最適化。
詳細説明
LLMO(Large Language Model Optimization)とは、生成AI(大規模言語モデル)が情報を理解しやすく、回答生成の根拠として参照・引用しやすい形にコンテンツや情報設計を整える取り組み。SEOと同様に「ユーザーの課題解決」が前提だが、LLMの特性(要約・抽出・概念理解)に合わせて、定義の明確化、結論ファースト、一次情報(経験・検証・データ)、エンティティの明示、内部リンクによる体系化などを重視する。
使用例
冒頭に結論と要点3つを置き、用語の定義を明確にする一次情報(検証結果・数値・具体手順)を追記して引用される理由を作る
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生成AIに引用されない(LLMOの基本の当たり所)
参照ロジックは変わるが、再現性が高いのは「一次情報・明確な結論・構造化・エンティティ」。
LLMOとは: 生成AIに引用されるコンテンツ設計(AI Overviews時代)
生成AIに「理解される/引用される」ための情報設計を、結論ファースト・一次情報・エンティティ・構造化の観点で整理。
AI枠の増加でクリックが減ったと感じる
ゼロクリック化が進む領域では、狙うクエリと「次に取る行動」を再設計する。
ブランド/サービス名が混同される
固有名詞が弱いと混同が起きる。表記統一と、エンティティとしての説明を積む。
生成AIが誤った要約/誤解をする
曖昧さや例外条件が抜けると誤解される。文章の「制約」を明示して誤読コストを下げる。
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